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Enregistrement W1998266081 · doi:10.1071/wf07002

A variable property heat transfer model for predicting soil temperature profiles during simulated wildland fire conditions

2008· article· en· W1998266081 sur OpenAlexaff
Ebenezer Korsah Enninful, David A. Torvi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenetration (warfare)Cone calorimeterPenetration depthHeat transferEnvironmental scienceWater contentSoil waterSoil thermal propertiesSoil scienceMaterials scienceAtmospheric sciencesThermalThermodynamicsChemistryGeotechnical engineeringGeologyPyrolysisField capacityCharMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical model of heat transfer in dry soil was developed to predict temperatures and depth of lethal heat penetration during cone calorimeter tests used to simulate wildland fire exposures. The model was used to compare predictions made using constant and temperature-dependent thermal properties with experimental results for samples of dry sand exposed to heat fluxes of 25, 50 and 75 kW m–2. Depths of lethal heat penetration predicted using temperature-dependent properties were within 2 to 10% of the values determined using measured temperatures, while predictions made using constant properties were within 10 to 21% of the experimental values. In both cases, predictions made by the model were within the 1-cm accuracy with which the depth of seeds and plant shoots in the soil can be determined in practice. The model generally over-predicted the depth of lethal heat penetration in dry or moist soil when temperature-dependent properties were used, and over-predicted the depth of lethal heat penetration in soils with a moisture content of greater than 10% if constant thermal properties were used.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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